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公开(公告)号：CN107273801B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201710338908.7
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京邮电大学 , 南京运享通信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种视频多目标跟踪检测异常点的方法，该方法均匀的抽取视频文件中的多个帧画面，将图像上的像素点通过高斯差函数转为灰度图像的像素点，求这些点的极值，通过求导获得相对极值位移，将相对极值位移代入到高斯差函数中获得候选特征点，再用一个常数来筛选得到特征点，通过计算两图像特征点置信度的最大值获得有效点，计算获得的灰度图像像素点的多尺度下的自相关矩阵，用角点响应函数将计算获得的矩阵代入，通过阈值限制来获取不同尺度下的角点，通过尺度最大的比较依据获得角点，最后将获得的角点连线，依次检测所有连续帧图像的异常点。本发明方法能够有效判断出视频多目标跟踪时出现的异常行为，防止用户作出错误的判断。
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公开(公告)号：CN108766778A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810601145.5
申请日：2018-06-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种三明治结构柔性全固态透明超级电容器及其制备方法，所述的超级电容器采用柔性透明导电薄膜为电极，离子凝胶为电解质，其中导电薄膜为柔性基底/金属纳米线/导电聚合物；其中柔性基底为PET，金属纳米线为超长的AgNWs，导电聚合物为PEDOT:PSS。通过在PET上旋涂AgNWs分散液和经过掺杂的PEDOT:PSS制备成柔性透明复合电极；然后在两片复合电极上添加电解质，相对压合制备成了三明治结构的透明柔性超级电容器。本发明所制备的柔性全固态透明超级电容器具有良好的透光度、柔韧性和电化学性能，很有潜力应用于橱窗为建筑物供能，也可以用于衣服和手提袋为电子设备充电。
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公开(公告)号：CN107180229A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710308053.3
申请日：2017-05-04
Applicant: 南京邮电大学 , 南京运享通信息科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00369 , G06T7/269 , G06T2207/10016 , G06T2207/30196 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明公开了一种监控视频中基于运动方向的异常行为检测方法，通过对运动方向的分析解决了难以准确检测视频异常行为的问题。本发明主要包括三部分：获取初步视频目标、优化视频目标和检测视频目标异常行为。第一部分处理原始视频帧和背景视频帧，利用改进的背景相减法，获取初步视频目标；第二部分，筛选运动速度在噪声边界阈值内的初步视频目标像素点，获取视频目标的精确位置；第三部分计算视频目标像素点的运动方向，统计运动方向熵以此判断行为是否异常。本发明方法模拟人工标记，能够及时检测出大部分异常情况，具有良好的实时性和有效性。
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公开(公告)号：CN117808104A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410226614.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种面向热点话题的基于自监督表示学习的观点挖掘方法，包括：获取文本语料库并进行数据预处理；语料中的文本用词袋模型进行表示；对文档的词袋表示进行数据增强得到成对的相似文档向量表示；将成对的相似文档向量表示输入编码器网络得到输出，作为输入文档的观点分布的向量表示；从狄利克雷分布中采样获得观点分布的先验；最小化编码器网络输出的不变性、方差、协方差正则化损失和狄利克雷先验分布对齐的先验损失，以此进行模型的训练。本发明利用自监督学习的优势，得到了文档的观点表示，获得了高质量的观点，挖掘出了多样的观点表示。
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公开(公告)号：CN117236330B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311524544.3
申请日：2023-11-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于互信息和对抗神经网络的增强主题多样性方法，包括：语料库中词语预处理作为真实文本词分布；将随机采样的语料作为编码器的输入，生成真实文本主题分布向量；将真实文本词分布与主题分布构成分布对且批内随机打乱作为负样本分布对；将狄利克雷分布随机采样的假文本主题分布为生成器输入，并转换为假文本词分布向量；以真实分布对和假分布对在对抗训练过程中生成主题词；以判别器损失函数和最大化互信息的正则化损失为目标进行训练。本发明对文本主题进行建模，挖掘高质量主题，将互信息(56)对比文件吴少康等.基于深度学习的嵌入式主题模型研究.电脑知识与技术.2022,第18卷(第28期),第7页-10页.Ching-Sheng Lin等.GenerativeAdversarial Network for Joint Headlineand Summary Generation.IEEE.2022,第10卷第90745页-90751页.夏家莉;曹中华;彭文忠;张守胜.Skip-Gram结构和词嵌入特性的文本主题建模.小型微型计算机系统.2020,第41卷(第07期),第1400页-1405页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107148064A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710339416.X
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京邮电大学 , 南京运享通信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群的车载网络路由路径优化方法，根据加权车载网络无向图和网络节点位置表，解决由起始节点到终止接点的最优路径问题，本发明使用粒子群对选取的由起始节点到终止接点的路径样本进行研究，根据加权无向图的权值计算路径适应值得出群体最优路径和个体最优路径，经过多次迭代调整最终得到最优路径，本发明在多个QoS量化指标的限制下，能够有效获得车载网络最优路径，高效处理多峰值实际问题。
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公开(公告)号：CN117236330A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311524544.3
申请日：2023-11-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于互信息和对抗神经网络的增强主题多样性方法，包括：语料库中词语预处理作为真实文本词分布；将随机采样的语料作为编码器的输入，生成真实文本主题分布向量；将真实文本词分布与主题分布构成分布对且批内随机打乱作为负样本分布对；将狄利克雷分布随机采样的假文本主题分布为生成器输入，并转换为假文本词分布向量；以真实分布对和假分布对在对抗训练过程中生成主题词；以判别器损失函数和最大化互信息的正则化损失为目标进行训练。本发明对文本主题进行建模，挖掘高质量主题，将互信息最大化技术融入到对抗神经主题建模过程，增强主题多样性，具有更高的主题同一性和多样性指标。
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公开(公告)号：CN108659614A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810602082.5
申请日：2018-06-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: C09D11/14 , C09D11/52 , C09D11/033
Abstract: 本发明公开了一种丝网印刷银纳米线导电油墨及其制备方法，该导电油墨中包含水、羟丙基甲基纤维素、丙二醇、消泡剂、表面活性剂、银纳米线。水作为溶剂；(羟丙基)甲基纤维素作为流变剂，为丝网印刷油墨提供触变性；纤维素中包含的羟基能够强力地结合银纳米线的表面；消泡剂用于去除印刷图案上产生的微小气泡；丙二醇可以增加油墨的浸润性和稳定性；表面活性剂用来降低油墨的表面张力，有利于提高油墨的印刷性能；银纳米线作为导体，可以有效地增加油墨的导电性，随着油墨中银纳米线浓度的增大，印刷电极的导电性能明显改善。
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公开(公告)号：CN107273801A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710338908.7
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京邮电大学 , 南京运享通信息科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K9/4609
Abstract: 本发明公开了一种视频多目标跟踪检测异常点的方法，该方法均匀的抽取视频文件中的多个帧画面，将图像上的像素点通过高斯差函数转为灰度图像的像素点，求这些点的极值，通过求导获得相对极值位移，将相对极值位移代入到高斯差函数中获得候选特征点，再用一个常数来筛选得到特征点，通过计算两图像特征点置信度的最大值获得有效点，计算获得的灰度图像像素点的多尺度下的自相关矩阵，用角点响应函数将计算获得的矩阵代入，通过阈值限制来获取不同尺度下的角点，通过尺度最大的比较依据获得角点，最后将获得的角点连线，依次检测所有连续帧图像的异常点。本发明方法能够有效判断出视频多目标跟踪时出现的异常行为，防止用户作出错误的判断。
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公开(公告)号：CN117808104B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410226614.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种面向热点话题的基于自监督表示学习的观点挖掘方法，包括：获取文本语料库并进行数据预处理；语料中的文本用词袋模型进行表示；对文档的词袋表示进行数据增强得到成对的相似文档向量表示；将成对的相似文档向量表示输入编码器网络得到输出，作为输入文档的观点分布的向量表示；从狄利克雷分布中采样获得观点分布的先验；最小化编码器网络输出的不变性、方差、协方差正则化损失和狄利克雷先验分布对齐的先验损失，以此进行模型的训练。本发明利用自监督学习的优势，得到了文档的观点表示，获得了高质量的观点，挖掘出了多样的观点表示。
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